TensorFlow-GPU1.12.0+CUDA9+cuDNN 7.41 on Windows抛出DLL加载失败的问题可能是由于以下原因导致的:
- CUDA和cuDNN版本不匹配:TensorFlow-GPU依赖于CUDA和cuDNN库,需要确保安装的CUDA和cuDNN版本与TensorFlow-GPU版本兼容。请确认你安装的CUDA和cuDNN版本与TensorFlow-GPU1.12.0所需的版本匹配。可以参考NVIDIA官方文档或TensorFlow官方文档获取版本兼容性信息。
- 环境变量配置错误:在Windows上使用TensorFlow-GPU时,需要正确配置环境变量。请确保将CUDA和cuDNN的安装路径添加到系统的PATH环境变量中。具体的配置步骤可以参考TensorFlow官方文档或相关教程。
- 缺少依赖库:TensorFlow-GPU可能依赖于其他一些库文件,如果缺少这些依赖库,也会导致DLL加载失败的问题。请检查是否安装了所有必要的依赖库,并将它们的路径添加到系统的PATH环境变量中。
- 显卡驱动问题:确保你的显卡驱动已经正确安装,并且与CUDA版本兼容。可以尝试更新显卡驱动到最新版本,或者回退到与CUDA版本兼容的旧版本驱动。
如果以上方法都无法解决问题,可以尝试以下步骤:
- 卸载已安装的CUDA和cuDNN版本。
- 下载并安装与TensorFlow-GPU1.12.0兼容的CUDA和cuDNN版本。
- 配置环境变量,将CUDA和cuDNN的安装路径添加到系统的PATH环境变量中。
- 重新安装TensorFlow-GPU1.12.0。
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注意:本回答中没有提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商,如有需要,请自行参考相关文档和官方网站获取更多信息。